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业务骨干、职能岗、流程负责人及数字化推进人员；适合有明确重复任务、希望在少代码或无代码条件下搭建智能助手的学员。
【课程背景】
通用对话工具能解决个人零散问题，但要让AI持续服务团队，还需要把知识、任务步骤和使用入口组织起来。企业引入“数字员工”的难点通常不是创建一个机器人，而是选准场景、准备资料、限定职责并建立维护机制。本课程以岗位助手为载体，带领学员完成从场景定义到智能体配置、测试和迭代的全过程。
【课程特色】
以企业岗位助手为项目载体，从岗位说明书一路做到配置、测试和路演。既讲平台操作，也讲知识准备、异常处理和后续维护，防止智能体停留在演示阶段。
【课程收益】
1、能够筛选知识边界清楚、使用频率高、风险可控的智能体场景。
2、掌握角色指令、知识资料、工作流程和输出格式的配置思路。
3、能够用典型问题与异常问题测试智能体并修正回答。
4、形成一个可内部演示的助手原型及后续维护清单。
【课程大纲】
第一部分：阶段一：为WorkBuddy数字员工定义岗位
(一)从写、查、算、跑任务中筛选高频、边界清晰的场景
(二)明确服务对象、知识范围、输出标准和转人工条件
(三)绘制数字员工岗位说明书与任务流程图
第二部分：阶段二：配置WorkBuddy智能体
(一)编写角色、目标、工作流程和回答规则
(二)导入制度、产品资料或FAQ，整理知识文件与元数据
(三)配置常用任务入口、结构化输出和异常提示语
第三部分：阶段三：接入知识与任务流程
(一)理解大模型、知识库与工作流在WorkBuddy中的分工
(二)设置信息收集、条件判断、内容生成和结果确认步骤
(三)处理资料不足、问题越界、回答不确定和重复提交
第四部分：阶段四：测试验收与运营维护
(一)建立正常、边界、异常三类测试问题并记录回答
(二)检查答案依据、知识命中、格式和敏感信息泄露风险
(三)制定知识更新、权限管理、反馈收集和版本迭代机制
【课程产出】
一个岗位智能体原型、一份岗位说明书和一套测试验收题。
一、讲师背景
陆涛，AI 应用落地 / 企业效能提升专家，中清数据（广州）科技有限公司联合创始人、总经理、系统开发总工程师。
18 年一线信息化系统开发与算法优化经验，从写第一行代码、搭第一套底层框架，一路做到大模型在政务、金融、企业真实业务里落地，至今仍亲自编写底层框架代码，不是脱产的"讲台讲师"。
累计落地 100+ 个互联网与 AI 项目，覆盖政务、金融、制造、能源、融媒、农业六大行业，署名服务政企客户 50 余家；曾为腾讯、中国农业银行、国家电网、海尔、华润电力等交付 AI 系统。
落地方法论 —— WQCA（Write · Query · Calculate · Automate），即把公司最耗人的四类活用 AI 接过去：
写（Write）：公文、总结、汇报、方案、宣传稿、短视频脚本、课件 —— 学员用自己的真实材料现场写出能交上去的初稿；单位拿到一套本单位文种提示词模板 + 成稿样例。
查（Query）：政策、制度、产品资料、历史案例、窗口与客服问答 —— 学员搭一个装着自己单位资料的问答助手，答话带出处；单位拿到可内部试用的问答入口 + 语料清单。
算（Calculate）：经营报表、数据分析、舆情监测、研报解读、竞品对比 —— 学员把乱表交给 AI 做清洗、汇总、出图并说出结论；单位拿到一份部门经营分析模板。
跑（Automate）：审批流转、数据录入、对账核销、客服应答、巡检填报 —— 学员画出本岗位可自动化流程并跑通第一个（不写代码）；单位拿到一份《岗位可自动化清单》。
课上用的都是手边工具：DeepSeek、豆包、Kimi、通义、WorkBuddy、扣子（Coze）、Dify、n8n，及 Excel / WPS / 钉钉 / 企业微信原生 AI 能力，不要求换系统、不要求买软件。
二、教育及任职经历
教育背景：河北工业大学 通信与信息系统专业 硕士。
任职经历：
2018.12 至今 中清数据（广州）科技有限公司 联合创始人 / 总经理 / 技术总监
2015.12—2020.12 广西天祺网络科技有限公司 总经理 / 技术总监
2013.04—2015.11 广西速驰网络科技有限公司 技术总监
2010.06—2013.03 南宁捷朗网络科技有限公司 技术总监
资质与荣誉：
12 项软件著作权（个人名下，均产自真实交付系统）；所在团队累计获软著 20 项、在申 9 项
河北工业大学电子信息工程学院、广东白云学院 校外企业导师（2021、2022）
互联网营销师（人力资源和社会保障部）
教育部第十四届"春晖杯"创业大赛优胜奖 ｜ 第五届清华校友三创大赛 TMT / AI / 大数据 全球 10 强 ｜ 2020、2021 中国科协甄选全球创新创业项目总决赛入围
三、授课风格特色
一句话：带着你单位真实的活来，带着能用的东西走。
不用二手案例：讲的都是自己做过的项目，能还原预算、卡点与解决路径。
课堂结构："认知 → 场景清单 → 现场产出"，每期课必留交付物（AI 场景清单 / 提示词模板 / 现场成稿）。
三不原则：不讲虚概念、不堆参数名词、不做没有落点的演示。
非技术岗也能跟上：全程在浏览器和 Office 里操作，跟着做就会。
效果可验证：单场 48—120 人，学员现场产出公文与政策稿 46 条、AI 应用清单 12 项、可复用教学模块 12 个，课程评分 4.8—4.9 / 5.0。
